數據治理在分布式光伏管理中的運用研究

闕文靜 張強

摘? 要：分布式光伏發電是一種降低能源損耗、節約前期成本的重要供電形式，能夠良好提升系統的穩定性以及安全性。在經濟社會不斷發展的背景下，若能夠將數據治理與系統管理進行融合，可以進一步增強發電質量和效率。鑒于此情況，本文將圍繞數據治理在分布式光伏管理中的應用進行研究，以此為我國相關行業的長足發展提供借鑒。

關鍵詞：數據治理;分布式光伏發電;數據質量

引言：隨著分布式光伏發電的不斷進步，人們對于數據連接以及日常管理質量標準也逐漸提升。然而現階段在實際工作中依舊存在工作人員數據收集較差，管理能力較低等情況，這對于發電廠的可持續發展而言十分不利。由此可見，對數據治理在分布式光伏管理中的運用進行分析，對于社會進步以及經濟發展而言尤為重要。

一、數據管理在發電廠中的運用情況以及檢驗分析

1.運用情況

分布式光伏發電是在使用者周圍建設的一種供電形式，在結構上主要是由組件方陣、逆變器以及匯流箱組成。與傳統的供電方式不同，光伏發電在運行的過程中不必進行蓄電工作便可以完成輸電?，F階段，分布式光伏發電系統已經成為了就近供電的一種重要形式，能夠更好地適用于區域情況，進而利用分散規劃的優勢，降低資源的使用，減少輸電成本，使供電變得更加節能環保。目前，我國在發電方面追求智能供電，希望能夠利用相關技術使數據管理與分布式光伏發電進行融合，以此確保發電廠發展方向以及決策的科學性與合理性，可以在運行中更好的針對異常情況進行辨別并針對性地優化與完善。近幾年來，我國分布式發電數量高速增長，甚至在政策的提倡下增長了5倍，這也在一定程度上促進了人們對分布式管理的關注[1]。

在分布式補貼狀況受限的影響下，很多分布式電源會出現臨時施工的狀況，這也在一定程度上降低了光伏發電工程的質量，無法滿足行業發展要求。此外，隨著社會的發展，發電廠的投資形式也更多，經常會存在項目變更等情況，很多工作人員無法在同一崗位進行長時間的工作，以至于光伏發電廠的運維水平直線下降，這對于長遠發展來講十分不利。而運維能力較差，則會降低技術的使用水平，無法充分發揮自動化管理的作用，進而在基礎數據收集、輸送、管理等方面存在嚴重的不足，無法為大數據分析工作提供支撐，導致光伏發電廠的價值評估不具備科學性以及真實性。鑒于此情況，分布式發電工作人員若想更好的進行發展，便需要加大對數據管理的分析，及時的糾正錯誤數據，確保數據的可靠性。

2.數據治理以及有效性檢驗

本文將以某分布式光伏發電廠作為研究對象，并結合實際需要對該廠的功率、發電情況、逆變器等情況進行詳細的分析，在綜合調查數據之后得出以下結論：第一，該發電廠的完整率低下，甚至無法達到80%。其中最為常見的異常狀況便是數據的缺失和不足，占據所有影響完整率因素的12%。第二，數據真實性不達標占2%，由此可見該廠需要對數據進行科學的管理，并及時的完善數據不足。

數據治理在分布式光伏發電中的應用主要是進行多形式的檢驗工作。第一，合理性檢驗，是指對數據進行檢查，確保數據能夠在既定的范圍內，不會出現過低或過高的異常狀況;第二，恒定值檢驗。這種檢驗在工作之前需要確定目標值，并保證標準值周圍的數據一致，其中除第一個點之外的全部數據都屬于恒定值;第三，缺失性檢驗。在連續數據中，缺少部分數據則可以判定存在數據缺失風險;第四，狀態檢驗。是對功率以及運行狀態的一種檢驗。通常情況下，在進行檢驗之前，工作人員需要進行以下情況的檢查。例如數據需要保證不存在缺失、死數等情況，且運行狀態滿足預期標準，只有在所有標準都符合的情況下才能夠進行狀態檢驗工作。

在進行數據治理時，需針對缺失或死數情況進行優化與完善，若在連續數據中有缺失則可以用上一個數據進行補充，若有超過4個以上的數據缺失，便需調取相同時間段的數據進行補充。此外，如發現數據缺乏真實性，或與實際情況不符，則應結合實際需要采取相應措施，例如超出范圍數據可以用限值取締。

二、數據質量控制系統設計

對于分布式光伏發電廠來講，若想提升運維質量，降低數據錯誤以及缺失的可能，便需要利用系統的應用進行規范。為此，管理人員需要研發數據質量控制系統，進而對數據治理進行針對性的監督與控制。在系統的使用過程中，能夠第一時間預警異常數據，并對數據缺失以及死數進行優化與完善，從而提升數據治理的質量和效率。此外，數據質量控制系統的研發還能夠為后續的運維工作以及科學決策提供數據支持，進而提升價值評估的科學性。

隨著系統的不斷優化與完善，已經能夠更好地滿足分布式光伏發電廠的實際需要，在功能上主要涵蓋以下幾點：第一，數據質量辨識與控制?？梢跃珳实膶祿笔?、死數，超出科學范圍等情況進行辨別，并觸發異常預警。第二，結合對死數以及缺失情況的優化完善準則，更正數據，并綜合數據情況進行分析。第三，在全部數據分析結束之后，工作人員需要錄入數據的具體狀況，并形成系統質量檢測表，為后續的管理工作提供資料借鑒。第四，進行質量分析。根據檢測表智能分析數據異常情況的原因，并結合多種情況進行設備、通信、運維、指揮等原因的歸納，進而為后續的設備優化以及運維質量提升提供幫助。

三、數據治理未來展望

分布式光伏發電對于我國供電質量的提升非常重要，不僅能夠降低能源的消耗，還可在運營的過程中降低對環境的不利影響。因此，相關人員應該加大對數據治理的關注，并建立健全現有管理體系，并在運維工作之前進行數據檢查，進而提升數據真實性。此外，加大對質量管理系統的研發力度，進而形成行業規范，為數據質量檢驗提供標準。在未來，為了進一步滿足行業發展的需要，提升電力系統的運行水平，還應該從全行業的角度進行規則優化，使分布式光伏發電站能夠穩健、安全地開展工作，從而促進全行業的高效發展[2]。

結語

綜上所述，光伏發電的管理質量對于用戶的用電穩定十分重要，因此在日常工作中需要加大對數據管理的重視。在具體工作中運維人員應該建設質量控制系統，進而增強對數據情況的辨識能力，為我國相關行業的發展奠定堅實的基礎。

參考文獻：

[1]蔣燕萍.分布式光伏項目管理中的EPC模式應用分析[J].自動化應用，2021（08）：107-109.

[2]于皓偉.基于EPC模式在分布式光伏項目管理中的應用分析[J].地產，2019（22）：101-102.